在MATLAB中修改决策树的精度

Question

我使用fitrtree创建了一个回归树，我想采用诸如CutPoint之类的参数并降低精度，如下所示：

tree.CutPoint=round(tree.CutPoint,5);

但我无法执行此操作，因为CutPoint设置为只读，我想对其进行修改或创建与该树基本相同但进行了这些修改的树。 不幸的是，文档仅显示构造函数通过fitrtree函数。 是否有可能做到这一点？ 如果是这样，怎么办？

Answer 1

这只是部分暗示性的解决方案。 我希望其他人能提出更好的解决方案。

不起作用的解决方案：

通常，每当发生此类问题时，（繁琐的）解决方案就是找到该类的构造函数，然后将所有包含您的round(tree.CutPoint,5)的字段作为CutPoint提供给构造函数，即类似这样的东西

NewTree = RegressionTree('X',tree.X,'Y',tree.Y,...,'CutPoint',round(tree.CutPoint,5),...)

从理论上讲，它应该创建一个新树NewTree ，它与tree相同，但CutPoint已舍入。

但是，查看其构造函数的文档（或帮助中心）

此类的对象无法通过调用构造函数来创建。 使用FITRTREE通过将树适合训练数据来创建RegressionTree对象。

因此，这种方法也不起作用。 然后，我尝试在类的层次结构中更进一步，以查看是否可以使用这些方法来完成该方法，然后向下扩展它，这也是（我无法找到的）可能性。

我的建议：

看起来Mathworks在确保我们不篡改结果树的过程中花了很大的力气。 因此，我的基本建议是不使用此方法。 但是，可以通过以下几种方式完成此操作：

• 如果您键入例如edit RegressionTree ，似乎所有用于构建树的代码都可用，因此您应该能够找到将结果树设置为private ，然后可以将其更改为public 。

• 如果您不打算更改现有的Matlab代码，那么Kota Hara可以自己实现二进制回归树的实现，您可以尝试一下。

• 最后的建议是自己实施，并指出您不需要编写一种非常通用的方法即可解决问题。 这样可以是任何语言。

如开始时所说，我希望有人比我幸运，尽管我对此表示高度怀疑，因为看来Mathworks在阻止您使用它方面已经做了很多工作-也许有漏洞利用，但我不知道。